一种确定奇异值分解降噪有效秩阶次的改进方法

发布时间：2019-03-07 13:11

【摘要】：提出了一种基于奇异值差分谱单边极大值的降噪方法,实现了对旋转设备故障信号信噪比的提高。首先通过相空间重构Hankel矩阵的方法对原始振动信号进行处理,再进行奇异值分解,最后采用奇异值差分谱单边极大值原则确定所含的较大峰值降噪阶数。通过数值仿真和实际轴承故障数据的应用分析,表明了该方法可以有效地提高信号的信噪比,为后期的故障特征信号提取创造有利条件。
[Abstract]:A noise reduction method based on singular value difference spectrum single-sided maximum is proposed to improve the signal-to-noise ratio of rotating equipment fault signal. First, the original vibration signal is processed by phase space reconstruction of Hankel matrix, and then singular value decomposition is carried out. Finally, the larger peak noise reduction order is determined by using the singular value difference spectrum one-sided maximum principle. Through numerical simulation and application analysis of actual bearing fault data, it is shown that this method can effectively improve the signal-to-noise ratio of the signal and create favorable conditions for the extraction of the fault characteristic signal in the later period.
【作者单位】： 东北电力大学自动化工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目资助(51176028)
【分类号】：TN911.4

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本文编号：2436156